This paper presents the development of a fairly new texture modelling method based on image analysis for the purpose of objective quality evaluation of fabric appearance. co-occurrence matrix analysis is used to give quantitative descriptions of fabric appearance properties; an expert system using a neural network is used to model the relationship between these essential features and the final rating grade of the fabric appearance. The experimental results demonstrate that a good correlation can be achieved between the actual rating grade and that predicted and reveals the possibility of the development of an artificial intelligence system to simulate the functions of the human eye and brain.
PL
Artykuł przedstawia opracowanie nowej metody modelowania tekstury płaskich wyrobów włókienniczych, opartej na analizie obrazu, mającej służyć do obiektywnej oceny jakości włóknin polarowych. Analiza z zastosowaniem rachunku macierzowego pozwala na ilościowy opis wyglądu powierzchni materiału; system z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych pozwala na modelowanie zależności pomiędzy poszczególnymi właściwościami, a końcową oceną wyglądu włókniny polarowej. Wyniki eksperymentalne wskazują dobrą korelację pomiędzy przewidywanym wyglądem włókniny, a rzeczywiście uzyskanym oraz możliwość stworzenia układu zastępującego oko ludzkie i mózg.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.